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首页> 外文期刊>International journal of knowledge and web intelligence >Generation of web recommendations using implicit user feedback and normalised mutual information
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Generation of web recommendations using implicit user feedback and normalised mutual information

机译：使用隐式用户反馈和规范化的互信息生成Web建议

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摘要

The knowledge base of a traditional web recommender system is constructed from web logs, reflecting past user preferences which may change over time. In this paper, an algorithm, based on implicit user feedback on top N recommendations and normalised mutual information, is proposed for collaborative personalised web recommender system. The proposed algorithm updates the knowledge base taking into account the changing user preferences, in order to generate better recommendations in future. The proposed approach and collaborative personalised web recommender systems without feedback are compared. Significant improvements are observed in precision, recall and F1 measure for proposed approach.
机译：传统的Web推荐系统的知识库是由Web日志构建的，反映了过去用户的偏好，这些偏好可能会随着时间而变化。本文提出了一种基于对前N个推荐的隐式用户反馈和规范化的互信息的算法，用于协作个性化Web推荐系统。所提出的算法考虑到用户偏好的变化来更新知识库，以便将来产生更好的建议。比较了所提出的方法和没有反馈的协作个性化Web推荐系统。对于所提出的方法，在精度，召回率和F1度量方面观察到了显着的改进。

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